Мультиномиальная логистическая регрессия (multinomial logistic regression) – это общий случай модели логистической регрессии, в которой зависимая переменная имеет более двух категорий.
Зависимая переменная в модели мультиномиальной логистической регрессии может измеряться в порядковой или номинальной шкале. Например, означать политические предпочтения на выборах или выбор торговой марки потребителем. Однако для зависимой порядковой переменной лучше применять специальную модель порядковой регрессии. Независимые переменные могут быть категориальными или количественными. Категориальные независимые переменные называют факторами. Количественные независимые переменные называют ковариатами.
В модели мультиномиальной логистической регрессии для каждой категории зависимой переменной строится уравнение бинарной логистической регрессии. При этом одна из категорий зависимой переменной становится опорной и все другие категории сравниваются с ней. Уравнение мультиномиальной логистической регрессии прогнозирует вероятность принадлежности к каждой категории зависимой переменной по значениям независимых переменных.
Вам может быть интересно ...
Онлайн курс "Углубленные методы статистического анализа данных в IBM SPSS Statistics"